CC BY
56
Разработка и анализ модели совместного обслуживания трафика реального времени и данных в сетях 3G 3GPP
Выполнен анализ систем UMTS/HSDPA с точки зрения использования частотного ресурса. Показана актуальность сценария реализации данных технологий на одной несущей с динамической схемой распределения полной мощности несущей между сервисами UMTS и HSDPA. Применение схемы с динамическим распределением позволяет повысить коэффициент использования мощности несущей. Приведено математическое описание модели совместного обслуживания заявок сервисов реального времени и данных. Приведены определения показателям качества совместного обслуживания заявок. Среди них: доля потерянных заявок сервисов реального времени, среднее время обслуживания заявки на передачу данных и среднее число заявок находящихся на обслуживании. Построен алгоритм оценки введенных показателей.
Ключевые слова: динамическое распределение мощности несущей, UMTS, HSDPA, совместное обслуживание трафика данных и реального времени, марковский процесс.
Степанов С.Н., д.т.н., профессор МТУСИ,
Директор департамента ИАД ОАО "Интеллект-Телеком", Stepanov@i-tc.tu
Пестерев А.А., Старший специалист ИАД,
ОАО "Интеллект-Телеком", pesterev@i-tc.ru
Введение
При совместном обслуживании заявок на передачу трафика реального времени и данных возникает необходимость проведения мероприятий, направленных на повышение коэффициента использования канального ресурса передачи. Эти задачи особенно актуальны для сетей сотовой связи 3G/4G, в связи с нехваткой частотных ресурсов и необходимостью сокращения капитальных затрат [1]. Для решения сформулированных проблем были разработаны механизмы динамического распределения ресурса передачи данных с целью более рационального его использования в соответствие со свойствами передаваемых типов трафика. Трафик реального времени обладает приоритетом в обслуживании, не допускает задержки и требует поддержания постоянной скорости передачи. Передача данных обладает свойством эластичности и может выполняться с переменной скоростью. Для обслуживания эластичного трафика может быть использован весь ресурс, оставшийся свободным от обслуживания заявок реального времени.
В данной работе будут рассмотрены особенности внедрения сетей сотовой связи третьего поколения UMTS/HSDPA в условиях ограниченности частотного ресурса. Для экономии частотного ресурса предлагается использование одной несущей для реализации обеих технологий. Для оценки эффективности схемы с одной несущей будет построена математическая модель совместного обслуживания заявок реального времени и данных, даны определения основных характеристик обслуживания и предложен алгоритм их оценки.
Сценарии реализации систем UMTS/HSDPA
При развертывании сетей третьего поколения UMTS/HSDPA операторам необходимо определиться со стратегией использования частотного ресурса. Есть несколько вариантов выбора стратегии. Можно развертывать сети UMTS/HSDPA на одной несущей (англ. shared carrier) или можно использовать две несущие для UMTS/HSDPA-сетей [2,3]. Каждый из перечисленных вариантов имеет свои преимущества и недостатки. Приведем их краткое обсуждение. Использование двух несущих для UMTS и HSDPA рекомендуется при при наличии высокого абонентского трафика в достаточно населенных районах. Совместное использование несущей позволяет реализовать передачу сервисов ре-
ального времени и высокоскоростную пакетную передачу на одной несущей 5 МГц. Данный сценарий можно использовать на начальном этапе строительства сети, когда имеется небольшое проникновение ЗС-сервисов. Другой вариант применения - малонаселенные районы, где спрос на услуги связи третьего поколения невелик. Использование одной несущей предполагает экономию частотного ресурса, а также обладает меньшей стоимостью развертывания. На рис. 1 показаны варианты использования частотного ресурса в зависимости от плотности абонентского трафика. Далее в работе ограничимся рассмотрением совместного использования несущей для сетей имТЭ/НБОРА. Также предполагаем, что рассматривается канал связи базовая станция - мобильный терминал.
Рис. 1. Пример использования несущих для сетей UMTS/HSDPA
Среди преимуществ выбранного сценария можно отметить: более эффективное использование частотного диапазона, поддержка multi-RAB (одновременная поддержка соединений передачи данных и сервисов реального времени), а также использование динамической схемы распределения ресурса между пользователями UMTS и HSDPA [2,3]. При наличии относительно небольшой интенсивности абонентского трафика, сервисы UMTS будут иметь ограниченное влияние на передачу данных по HSDPA и тем самым выбранная схема с одной несущей будет подходящим вариантом.
Для эффективного внедрения сценария с одной несущей, операторы должны соответствующим образом настроить систему управления радиоресурсами (англ. Radio Resource Management, RRM). Существует несколько вариантов распределения полной мощности несущей между UMTS и HSDPA [2-4]. В работе будем рассматривать наиболее перспективный вариант, когда сервисы реального времени обслуживаются по технологии UMTS и имеют абсолютный приоритет, а остав-
шаяся мощность несущей задействуется сервисами HSDPA. Распределение мощности между UMTS и HSDPA в зависимости от поступающей в разное время нагрузки показано на рис. 2. Данный подход реализуется механизмом динамического распределения мощности (англ. Dynamic Power Allocation). Действие механизма направлено на более эффективное использование мощности несущей.
Полная мощность несущей
Время
Рис. 2. Схема динамического распределения мощности несущей между сервисами UMTS и HSDPA
В соответствие с [2], использование полной мощности, может ухудшить качество предоставления сервисов реального времени. В данной работе не будем учитывать этот эффект. Необходимо отметить, что общая пропускная способность соты увеличивается при выделении большей мощности несущей на технологию HSDPA. Соответствующая зависимость показана на рис. 3. В данной работе, при построении модели этот эффект не учитывается, то есть суммарная пропускная способность соты имеет постоянное значение. Для оценки эффективности предложенного сценария динамического распределения мощности между сервисами UMTS и HSDPA необходимо разработать модель, которая будет учитывать совместное обслуживание сервисов реального времени и данных [4,6].
■а 2000-
І
І
U
е
о
О
1500-
ю 1000-
§ 500
о
а
с
0 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80
Мощность выделенная сервисам HSDPA. %
потоков заявок на получение сервисов реального времени и один поток заявок на пересылку данных. К заявкам сервисов реального времени относятся голосовые вызовы 12.2 кбит/с и видеоконференцсвязь 64 кбит/с. Они обслуживаются технологией UMTS. К заявкам трафика данных отнесем, например, загрузку вебстраниц, которые будут обслуживаться по технологии HSDPA. Заявки Ar-го потока на передачу трафика реального времени поступают по пуассоновскому закону с интенсивностью Я,. Для обслуживания одной заявки
требуется Ьк единиц канального ресурса, длительность
его занятия имеет экспоненциальное распределение
со средним /)( = —, где к = 1,2,...,л. Поступление зая-
/'*
вок на передачу данных (файлов) также подчиняется пуассоновскому закону с интенсивностью Я<г Объём
передаваемого файла имеет экспоненциальное распределение со средним значением F бит. Для обслуживания одной заявки на передачу данных выделяется один макроканал со скоростью bd, принадлежащей
множеству Q, с элементами о)х,<о2,...,(о1. ■
Будем предполагать, что скорость макроканала кратна одной канальной единице и в зависимости от числа обслуживаемых заявок принимает значения от одной к.е. до и к.е. Схема образования макроканалов опирается на желание максимально задействовать имеющийся канальный ресурс и по возможности разделить его поровну между всеми заявками, находящи-
v
мися на обслуживании. Обозначим через х =
ЦЄ-
HSDPA
UMTS
HSDPA+UMTS
Рис. 3. Зависимость пропускной способности соты UMTS/ HSDPA от выделенной мощности на HSDPA-сервисы
Математическое описание модели
Пусть С скорость линии, выраженная в битах в секунду. Обозначим через г скорость передачи информации, обеспечиваемая одной канальной единицей. Предположим, что значение С делится нацело на г и
обозначим через и = — скорость линии, выраженную
г
в единицах канального ресурса. В модели имеется п
лую часть от деления и на «/. Тогда для обслуживания (/ заявок предлагается использовать и-х-(1 макроканалов по * + 1 канальной единице и с/(.г + 1)-и макроканалов по д: канальных единиц. Нетрудно проверить, что при таком выборе скоростей макроканалов все имеющиеся и каналов заняты на обслуживания поступивших с! заявок.
Время обслуживания заявки на передачу данных имеет экспоненциальное распределение со средним
/=■ С
значением — и, соответственно, параметром ^ =—,
если передача информации велась только с использованием макроканала с единичной скоростью. Если происходит изменение скорости макроканала, то изменяется и остаточное время обслуживания рассматриваемой заявки. Оно по-прежнему будет иметь экспоненциальное распределение, но со средним значением, которое изменяется обратно пропорционально изменению скорости передачи. Изменение скорости передачи данных осуществляется динамически в соответствии с загрузкой звена сети. При малой загрузке данные передаются с максимально возможной скоростью, которая поддерживается используемыми макроканалами, при большой загрузке - со скоростью, обеспечиваемой одной канальной единицей.
Отметим, что при этом используемый канальный ресурс, а следовательно, и скорость передачи трафика сервисов реального времени не изменяются. Обозначим через р потенциальную нагрузку единицы канального ресурса. Величина р находится из выражения
Обозначим через (/,(/) двумерный вектор с целочисленными компонентами, показывающими состояние процесса обслуживния заявок на передачу данных. Здесь / число канальных единиц линии, которые могут быть использованы для передачи данных, а с! - число заявок на соответствующее обслуживание, /,</ = 0,1,...,и. Понятно, что выполняется неравенство / > г/.
Допустим, линия находится в состоянии (/,с/). Обозначим через //(/,£/) параметр экспоненциально распределённого времени до окончания обслуживания одной заявки на передачу данных. Значение данного параметра зависит от компонент /,(1 и используемой схемы образования макроканалов. Понятно, что значение можно представить в виде
//(/,</) = с(/,Л)//(/, где величина с(/,с/) для фиксированных /,(/определяет число канальных единиц занятых на передачу данных. Заявка к-го потока на передачу трафика реального времени, поступившая в состояние /,</, принимается к обслуживанию, если выполняется неравенство / >с! + Ьк. В противном случае заявка получает отказ и не возобновляется. Если в это же состояние поступает заявка на передачу данных, то она принимается к обслуживанию, если справедливо соотношение / > +1. В противном случае рассматривае-
мая заявка получает отказ и также не возобновляется.
Для оценки доли потерянных заявок, объёма занятого ресурса и времени обслуживания заявок на передачу данных достаточно знать долю времени пребывания звена в состояниях с фиксированным числом заявок всех типов, находящихся на обслуживании. Это утверждение определяет вид состояния и компоненты случайного процесса, который будет использоваться для оценки введённых показателей. Пусть /А (I) - число заявок к-го потока на передачу трафика сервисов реального времени, находящихся в момент времени f на обслуживании, к = 1,2,а с/(г)число заявок на передачу данных, обслуживаемых в момент времени t. Динамика изменения общего числа обслуживаемых заявок описывается многомерным случайным процессом г(1) = 0
определённым на конечном пространстве состояний 8. В него входят вектора (/..../„,</). с компонентами
принимающими значения
/, = 0,1,...,
О * н © и - /,/>,
1 1 . Ь2
А
/„=0,1,...,
ц-/Д - -.-/..Л-1
^=ол.....-~/А-
Обозначим через />(/,,...,/„,</)значения стационарных вероятностей состояний Они имеют ин-
терпретацию доли времени пребывания мультисер-висной линии в состоянии /„,«/)и могут использоваться для оценки основных характеристик совместного обслуживания заявок.
Показатели качества обслуживания заявок Процесс обслуживания заявок на передачу трафика реального времени характеризуется долей потерянных заявок и средним значением используемого канального
ресурса [5,7]. Качество передачи данных [8] задаётся вероятностью и средним временем обслуживания соответствующей заявки. Последнюю характеристику можно интерпретировать как среднее время доставки информационного сообщения. В рамках построенной марковской модели эти показатели, а также ряд других могут быть найдены суммированием стационарных вероятностей по специальным образом выбранным
подмножествам в. Пусть в состоянии символ
/ обозначает величину ресурса мультисервисной линии, занятого передачей трафика реального времени, / = /,/>!+...+/„/>„• Приведем формальные определения
исследуемых показателей. Обозначим через пк долю
заявок к-го потока на передачу трафика реального времени, потерянных из-за отсутствия свободного канального ресурса линии. Величина пк определяется как доля времени пребывания процесса /•(/) в состояниях, удовлетворяющих условию /+с/ + />4 >и,
£/>(/|....•„Л).
„/„.</)б5|/+«/+А4 >и!
Обозначим через тк средний объём канального ресурса линии, занятый обслуживанием заявок к-го потока на передачу трафика реального времени. Значение тк определяется как соответствующее среднее значение
тк= £/>(/■ /,.«/)/А-
(/|
Приведём формальные выражения для оценки характеристик обслуживания заявок на передачу трафика данных. Обозначим через ц, долю заявок потерянных из-за
отсутствия свободного ресурса линии. Величину 7Г(1
определим как долю времени пребывания процесса /-(/)
в состояниях, удовлетворяющих условию 1 + С^ + \> и,
2>(/„...,/,.<*)•
{О, )е5|/+</+1>ы|
Обозначим через среднее число заявок на передачу данных, находящихся на обслуживании. Значение определяется из выражения
к= £/>(/|,••.,/„,</)</•
(I,./„.■/>£.'>
Обозначим через IV среднее время обслуживания заявки на передачу данных. Величина находится из формулы Литтла
№ =------Ь.-----.
По определению величина пропускной способности системы, предоставляемая одному пользователю для передачи данных находится из соотношения
*=А
к
Другой важной характеристикой эффективности использования канального ресурса на передачу данных является среднее число канальных единиц занятых на обслуживание одной заявки. Обозначим эту характеристику как Ь]. Величина /и, среднего числа канальных
единиц, занятых на обслуживание заявок на передачу данных, определяется из выражения
т,- £р0
а,..
Отсюда следует, что Ь] определяется из соотношения
Чтобы воспользоваться введёнными определениями, необходимо построить и решить систему уравнений статистического равновесия, связывающую значения стационарных вероятностей . Выпол-
нив необходимые преобразования, получаем следующую конечную систему линейных уравнений
PU i„ ,dv'£(AkI(i + d + bk£v) + /А /лк/(/* > 0)) +
U=i
+ Я„/(/ + d +1 < и) + с(/,</)/у^/(с/ > о) 1 =
= £/>(/„...,/*-1.......1„Л)Лк1(1к >0) +
*=1
п
+ !«/,........4 +1,...,/„,£/)(/* + \)/ик1(1 + d + Ьк <и) +
*=|
+ /*(/,../я,с/ +1 )£•(/,</ +1)|/„/(/ + </ +1 < и),
е 5.
где / - индикаторная функция, определяемая соотношением
I, если выполнено условие, сформулиро ванное в скобках.
/() =
0, если это условие не выполнено.
Полученные в результате решения системы уравнений равновесия ненормированные значения вероятностей /*(/,,...,ія,</) необходимо нормировать
„ = рд............/.,</)
ту/ • . |\ *
.</)£«
Для расчета введенных характеристик предлагается использовать алгоритм решения системы уравнений равновесия на основе метода Гаусса-Зейделя [5].
Результаты вычислений показывают, что динамическое изменение скорости передачи данных повышает коэффициент использования канальной единицы при сохранении показателей качества обслуживания поступающих заявок. Таким образом, применяя динамические механизмы распределения канального ресурса, оператор получает возможность повысить эффективность использования инфраструктуры мультисервис-ных линий связи.
Заключение
Представлен анализ сценариев внедрения систем UMTS/HSDPA. Показано, что при небольшой интенсивности абонентского трафика более целесообразно использование систем UMTS/HSDPA на одной несущей с применением схемы динамического распределения мощности между UMTS и HSDPA. Для оценки эффективности данной схемы была построена математическая модель. В модели не учитывался эффект увеличения суммарной пропускной способности при выделении большей мощности на HSDPA - таким образом, учет данной особенности будет являться одним из дальнейших направлений исследования. Приведены показатели качества обслуживания заявок, и алгоритм расчета характеристик.
Литература
экономики,
URL:
1. Обзор мобильной http://gsmamobileeconomy.com/.
2. Pablo Tapia, Jun Liu, Yasmin Karimli, Martin J. Feuerstein. HSPA Performance and Evolution. A Practical Perspective. Wiley., 2009.
3. Christophe Chevallier, Christopher Brunner, WCDMA (UMTS) Deployment Handbook. Wiley., 2006.
4. Harri Hoima, Antti Toskala. WCDMA for UMTS, Radio Access for Third Generation Mobile Communications, Third Edition. Wiley., 2004.
5. Степанов C.H. Основы телетрафика мультисервисных сетей. - М.: Эко-Трендз, 2010. — 392 с.
6. Пестерев А.А. Построение модели совместного обслуживания сервисов реального времени и трафика данных в сетях UMTS/HSDPA // Сборник трудов РНТОРЕС имени А.С. Попова. Выпуск 67. М.: РНТОРЕС.
7. Степанов С.Н. Модель обслуживания трафика сервисов реального времени и данных с динамически изменяемой скорость передачи // Автоматика и телемеханика, 2010. №1. — С. 18-33.
8. Кпейнрок П. Вычислительные системы с очередями: Пер. с англ. - М.: Мир, 1979.
CONSTRUCTION AND ANALYSIS OF THE MODEL OF CONCURRENT SERVICING REAL TIME AND DATA REQUESTS IN 3GPP 3G SYSTEMS Stepanov S.N, Pesterev A.A.
OJSC "Intellect Telecom"
Abstract
The analysis of the UMTS/HSDPA system in terms of frequency resources using was done. Relevance of shared carrier implementation scenario this technologies with and Dynamical Power Allocations scheme are shown. The implementation of Dynamical Power Allocations scheme enables to enhance utilization factor of power carrier. The mathematical model of concurrent serving of real time and elastic data requests is constructed. The definitions of performance measures are given. Among them are: the probability of losses, mean service time of data requests and mean numbers of real time requests being servicing. The algorithm of performance measures evaluations is given.
Keywords: Dynamical Power Allocations, UMTS, HSDPA, concurrent servicing of real time and data requests, Markovian process.
